CN111506045A - 一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法 - Google Patents

一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，包括以下步骤：步骤一、依据故障样板模式数据集生成三角模糊数；步骤二、依据传感器测量数据生成待检模式的三角模糊数；步骤三、依据故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示；步骤四、计算各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数来判断待检模式所属故障类型。本发明在三角模糊数的基础上，结合单值中智集处理不确定信息的优势，将故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示，并求出各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数，从而识别待检模式故障类型，可以有效处理不确定信息，提高故障识别的准确率。

Description

一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法
技术领域
本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法。
背景技术
现代生产系统通常复杂、高速，生产设备也随之增多。在实际使用中，设备或系统出现故障不可避免。然而，一旦在运转过程中发生故障，可能会造成很大的损失。因此，及时对设备及系统进行故障诊断可以有效监督运行状态，防止事故发生。
故障诊断主要是对系统异常运行状态进行判断，并对故障类型及部位进行有效识别。概括而言，故障诊断方法可以分成两大类：基于数学模型的故障诊断方法、基于人工智能的故障诊断方法。现代机械设备结构复杂，且受到众多主客观外部因素的影响，使得传感器探测信息存在不确定性。对于诊断信息的这种模糊现象，需要使用模糊数学方法进行处理。中智集可以很好的表示模糊信息的不一致或不连续，在处理模糊信息方面具有优势，被广泛应用于故障诊断，多准则决策等领域。
多数情况下故障现象与故障原因间关系不明确，在单一故障特征下对故障类型进行判断往往存在很大误差。因此，有必要同时在几种故障特征下进行故障类型的判断，这样可以实现对诊断目标的准确认知。
因此，本申请基于单值中智集理论，使用传感器探测得到的样本信息，生成单值中智集与理想中智集行向量的相关系数来识别设备故障类型，一方面可以较好处理传感器信息的不确定性，另一方面又可以提升故障识别的准确率。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：如何实现设备故障诊断。使用该方法实现故障诊断对设备安全领域具有重要意义。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
1、一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、依据故障样板模式数据集生成三角模糊数；
输入m种故障类型、n种故障特征的故障样板模式数据集Dij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，故障类型表示为F＝{F1,F2,…,Fm}，故障特征表示为C＝{C1,C2,…,Cn}。故障样板模式数据集Dij是n种故障特征的测量值，根据Dij生成各种故障特征下的三角模糊数，生成方法为：
步骤101：计算故障模板数据集Dij中所有属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的最小值
Figure BDA0002465033160000021
平均值
Figure BDA0002465033160000022
和最大值
Figure BDA0002465033160000023
Figure BDA0002465033160000024
Figure BDA0002465033160000025
其中
Figure BDA0002465033160000026
为故障模板数据集Dij中属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的测量值；
步骤102：根据步骤101中的生成的三角模糊数
Figure BDA0002465033160000027
计算故障类型Fi在故障特征Cj上三角模糊数的面积Sij，
Figure BDA0002465033160000028
步骤二、生成待检模式数据T的三角模糊数；
步骤201：基于待检模式数据T的测量值，根据步骤101计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数；
步骤202：根据步骤102计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数面积Sj；
步骤三、依据故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示；
步骤301：将故障样板中故障类型Fi在故障特征Cj上的三角模糊数与待检模式在故障特征Cj上的三角模糊数进行匹配，根据公式
Figure BDA0002465033160000031
Figure BDA0002465033160000032
生成待检模式T在故障特征Cj上属于故障类型Fi的单值中智集表示aij＝＜tij,fij,gij＞，其中S∩j表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数与故障模板三角模糊数的重叠面积，Sj表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数的面积，Sij表示在故障特征Cj上的故障类型Fi的样板模式三角模糊数的面积；
步骤302：依据步骤301生成待检模式T在所有故障类型下所有故障特征上的单值中智集表示，由此生成单值中智集表示构成的决策矩阵D＝(aij)m×n＝[A1,A2,…,Am]T，其中Ai＝[ai1,ai2,…,ain](i＝1,2,...,m)表示待检模式T针对故障类型Fi在n种故障特征上生成的单值中智集表示所构成的行向量；
步骤四、计算各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数来判断待检模式所属故障类型；
步骤401：根据步骤三得到的单值中智集表示构成的决策矩阵，按列生成故障特征Cj(j＝1,2,…,n)上的理想单值中智集表示
Figure BDA0002465033160000041
则理想单值中智集表示构成的行向量为
Figure BDA0002465033160000042
步骤402：根据公式
Figure BDA0002465033160000043
计算各故障类型下单值中智集表示行向量Ai(i＝1,2,…,m)与理想中智集表示行向量A*的相关系数；
步骤403：对步骤402计算得到的相关系数进行排序，最大的即为待检模式所属的故障类型。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
1、本发明的步骤简单、设计合理，实现及使用操作方便。
2、本发明通过三角模糊数表示故障样本信息，并生成待检模式的中智集表示，能够有效处理传感器探测信息的不确定性；
3、本发明通过相关系数表示各故障类型下单值中智集与理想中智集行向量的相关性，提升了故障识别的准确率。
综上所述，本发明技术方案设计合理，将故障样板模式数据集生成三角模糊数，并将待检模式与故障样板三角模糊数匹配生成单值中智集表示，并使用相关系数计算各故障类型下单值中智集与理想中智集行向量的相关性，既能够有效处理故障信息的不确定性，又提高故障识别的准确性。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
图1为本发明的方法流程图
图2为本发明中故障类型Fi在故障特征Cj上生成的单值中智集表示示意图
具体实施方式
下面结合附图及本发明的实施例对本发明的方法做进一步的详细说明。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的故障类型可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
需要注意的是，这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施方式例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了便于描述，在这里可以使用空间相对术语，如“在……之上”、“在……上方”、“在……上表面”、“上面的”等，用来描述如在图中所示的一个器件或特征与其他器件或特征的空间位置关系。应当理解的是，空间相对术语旨在包含除了器件在图中所描述的方位之外的在使用或操作中的不同方位。例如，如果附图中的器件被倒置，则描述为“在其他器件或构造上方”或“在其他器件或构造之上”的器件之后将被定位为“在其他器件或构造下方”或“在其他器件或构造之下”。因而，示例性术语“在……上方”可以包括“在……上方”和“在……下方”两种方位。该器件也可以其他不同方式定位(旋转90度或处于其他方位)，并且对这里所使用的空间相对描述作出相应解释。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
1、一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、依据故障样板模式数据集生成三角模糊数；
实际使用时，采用传感器采集到m种故障类型F1,F2,…,Fm在n种故障特征C1,C2,…,Cn上的测量值生成故障样板模式数据集Dij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n。多个故障特征数据能更充分地反映目标情况，从而提高目标识别的准确性；其次，三角模糊数可以有效表示不确定性，稳定性好。因此，生成每种故障类型每种故障特征下的三角模糊数，生成方法为：
步骤101：计算故障模板数据集Dij中所有属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的最小值
Figure BDA0002465033160000061
平均值
Figure BDA0002465033160000062
和最大值
Figure BDA0002465033160000063
Figure BDA0002465033160000064
Figure BDA0002465033160000065
其中
Figure BDA0002465033160000066
为故障模板数据集Dij中属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的测量值；
步骤102：根据步骤101中的生成的三角模糊数
Figure BDA0002465033160000067
计算故障类型Fi在故障特征Cj上三角模糊数的面积Sij，
Figure BDA0002465033160000071
步骤二、生成待检模式数据T的三角模糊数；
考虑到传感器测量值与真实值之间存在一定误差，本申请采用三角模糊数表示传感器测量值，从而有效处理测量值的不确定性。具体步骤为：
步骤201：基于待检模式数据T的测量值，根据步骤101计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数；
步骤202：根据步骤102计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数面积Sj；
步骤三、依据故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示；
本发明基于单值中智集理论将故障样板与待检模式三角模糊数进行匹配生成待检样本T在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示。如图2所示，以故障样板中故障类型Fi上的故障特征Cj的三角模糊数与步骤二中待检模式的三角模糊数匹配为例，其中实线表示故障样板数据在故障类型Fi上的故障特征Cj的三角模糊数，则Sij为其与横轴围成的面积；虚线表示待检模式生成的三角模糊数，则Sj为其与横轴围成的面积；阴影部分为二者相交部分，面积用S∩j表示。此种情况下生成的中智集表示包含待检模式T在故障特征Cj上属于故障类型Fi的确定隶属度tij、非隶属度fij、不确定隶属度gij，具有处理不确定与模糊信息的优势，具体生成方法如下：
步骤301：将故障样板中故障类型Fi在故障特征Cj上的三角模糊数与待检模式在故障特征Cj上的三角模糊数进行匹配，根据公式
Figure BDA0002465033160000081
Figure BDA0002465033160000082
生成待检模式T在故障特征Cj上属于故障类型Fi的单值中智集表示aij＝＜tij,fij,gij＞，其中S∩j表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数与故障模板三角模糊数的重叠面积，Sj表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数的面积，Sij表示在故障特征Cj上的故障类型Fi的样板模式三角模糊数的面积；
步骤302：依据步骤301生成待检模式T在所有故障类型下所有故障特征上的单值中智集表示，由此生成单值中智集表示构成的决策矩阵D＝(aij)m×n＝[A1,A2,…,Am]T，其中Ai＝[ai1,ai2,…,ain](i＝1,2,...,m)表示待检模式T针对故障类型Fi在n种故障特征上生成的单值中智集表示所构成的行向量；
步骤四、计算各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数来判断待检模式所属故障类型；
生成每种故障类型下各故障特征上的中智集表示后，则构成了多个故障信息源。若仅依靠单一故障特征上的中智集表示判断故障类型可能存在较大的误差，因此，需要使用所有故障特征上的信息来计算单值中智集与理想中智集行向量的相关系数，提升诊断准确率，具体方法为：
步骤401：根据步骤三得到的单值中智集表示构成的决策矩阵，按列生成故障特征Cj(j＝1,2,…,n)上的理想单值中智集表示
Figure BDA0002465033160000083
则理想单值中智集表示构成的行向量为
Figure BDA0002465033160000084
步骤402：根据公式
Figure BDA0002465033160000091
计算各故障类型下单值中智集表示行向量Ai(i＝1,2,…,m)与理想中智集表示行向量A*的相关系数；
步骤403：对步骤402计算得到的相关系数进行排序，最大的即为待检模式所属的故障类型。
以上所述，仅是本发明的实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。

Claims (1)

1.一种基于单值中智集相关系数的故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、依据故障样板模式数据集生成三角模糊数；
输入m种故障类型、n种故障特征的故障样板模式数据集Dij，i＝1,2,…,m，j＝1,2,…,n，故障类型表示为F＝{F1,F2,…,Fm}，故障特征表示为C＝{C1,C2,…,Cn}。故障样板模式数据集Dij是n种故障特征的测量值，根据Dij生成各种故障特征下的三角模糊数，生成方法为：
步骤101：计算故障模板数据集Dij中所有属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的最小值
Figure FDA0002465033150000011
平均值
Figure FDA0002465033150000012
和最大值
Figure FDA0002465033150000013
Figure FDA0002465033150000014
Figure FDA0002465033150000015
其中
Figure FDA0002465033150000016
为故障模板数据集Dij中属于故障类型Fi的k个样本在故障特征Cj上的测量值；
步骤102：根据步骤101中的生成的三角模糊数
Figure FDA0002465033150000017
计算故障类型Fi在故障特征Cj上三角模糊数的面积Sij，
Figure FDA0002465033150000018
步骤二、生成待检模式数据T的三角模糊数；
步骤201：基于待检模式数据T的测量值，根据步骤101计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数；
步骤202：根据步骤102计算出待检模式数据T在故障特征Cj上的三角模糊数面积Sj；
步骤三、依据故障样板与待检模式三角模糊数匹配生成在各故障特征上的各故障类型的单值中智集表示；
步骤301：将故障样板中故障类型Fi在故障特征Cj上的三角模糊数与待检模式在故障特征Cj上的三角模糊数进行匹配，根据公式
Figure FDA0002465033150000021
Figure FDA0002465033150000022
生成待检模式T在故障特征Cj上属于故障类型Fi的单值中智集表示aij＝＜tij,fij,gij＞，其中S∩j表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数与故障模板三角模糊数的重叠面积，Sj表示在故障特征Cj上的待检模式三角模糊数的面积，Sij表示在故障特征Cj上的故障类型Fi的样板模式三角模糊数的面积；
步骤302：依据步骤301生成待检模式T在所有故障类型下所有故障特征上的单值中智集表示，由此生成单值中智集表示构成的决策矩阵D＝(aij)m×n＝[A1,A2,…,Am]T，其中Ai＝[ai1,ai2,…,ain](i＝1,2,...,m)表示待检模式T针对故障类型Fi在n种故障特征上生成的单值中智集表示所构成的行向量；
步骤四、计算各故障类型下单值中智集表示与理想中智集表示行向量的相关系数来判断待检模式所属故障类型；
步骤401：根据步骤三得到的单值中智集表示构成的决策矩阵，按列生成故障特征Cj(j＝1,2,…,n)上的理想单值中智集表示
Figure FDA0002465033150000023
则理想单值中智集表示构成的行向量为
Figure FDA0002465033150000024
步骤402：根据公式
Figure FDA0002465033150000025
计算各故障类型下单值中智集表示行向量Ai(i＝1,2,…,m)与理想中智集表示行向量A*的相关系数；
步骤403：对步骤402计算得到的相关系数进行排序，最大的即为待检模式所属的故障类型。
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